RMap: Millimeter-Wave Radar Mapping Through Volumetric Upsampling

要約

ミリ波レーダーは、霧や塵の存在など、視覚的に悪化する悪条件下でライダーやレーダーに代わる実行可能な代替手段として採用されています。
ただし、このセンサー モダリティには、公称条件下で深刻なスパース性とノイズが発生するため、マッピングなどの精密なアプリケーションでの使用が困難になります。
この研究では、まばらなレーダー点群から正確な 3D マップを生成する新しいソリューションを紹介します。
RMap は、カスタム生成トランスフォーマー アーキテクチャである UpPoinTr を使用します。これは、不完全なレーダー マップをアップサンプリング、ノイズ除去し、LIDAR マップに似せるために埋め込みます。
このメソッドを ColoRadar データセットでテストして、その有効性を実証します。

要約(オリジナル)

Millimeter Wave Radar is being adopted as a viable alternative to lidar and radar in adverse visually degraded conditions, such as the presence of fog and dust. However, this sensor modality suffers from severe sparsity and noise under nominal conditions, which makes it difficult to use in precise applications such as mapping. This work presents a novel solution to generate accurate 3D maps from sparse radar point clouds. RMap uses a custom generative transformer architecture, UpPoinTr, which upsamples, denoises, and fills the incomplete radar maps to resemble lidar maps. We test this method on the ColoRadar dataset to demonstrate its efficacy.

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